Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/introduction-to-deep-learning-boulder
إن دورة مقدمة في التعلم العميق تعد واحدة من أكثر الدورات شمولية على منصة Coursera. تجعلنا التطورات الحديثة في الذكاء الاصطناعي نشعر بالدهشة، والتعلم العميق هو جزء لا يتجزأ من هذا المجال. تغطي هذه الدورة مجموعة واسعة من المواضيع، بدءًا من الشبكات العصبية البسيطة وصولاً إلى الشبكات المعقدة مثل الشبكات التوليدية adversarial networks.
تبدأ الدورة بتقديم نظرة شاملة حول التطبيقات المثيرة لـ Deep Learning، كما في السيارات ذاتية القيادة والتصوير الطبي. يتم تعريف المشاركين على النموذج الأولي للنموذج العصبي، المعروف باسم перцептрон. ومن خلال هذه الدورة، تعلمت كيفية تدريب شبكة عصبية بسيطة، واكتشفت الحدود التي يمكن أن تواجهها.
في الأسابيع التالية، يتناول المحتوى طرق تحسين الشبكات العصبية عبر التعلم العميق، بما في ذلك تقنيات مثل Stochastic Gradient Descent وآليات للتقليل من overfitting. تُستخدم مكتبة Python الشهيرة Keras لتطوير مهارات المشاركين في بناء نماذج تعلم عميق فعالة.
يشمل جزء الصور تعلم الشبكات العصبية التلافيفية CNNs، التي هي ضرورية لتحليل الصور. يأتي تحدي Kaggle هنا لقياس مهارات المتعلمين في بناء نموذج CNN لتصنيف صور علم الأمراض الرقمية.
ومع تقدم الدورة، يتعرف الطلاب على الشبكات العصبية التكرارية RNNs وكيفية التعامل مع البيانات التسلسلية، خاصة في معالجة اللغة الطبيعية. كما تُتاح فرصة المشاركة في مشاريع تطبيقية، مثل تصنيف تغريدات الكوارث.
في نهاية الدورة، يتم استكشاف أساليب التعلم غير المشرف، بما في ذلك autoencoders وGANs. تمثل هذه الأساليب أهمية كبيرة، خاصة عندما يتعلق الأمر بالبيانات غير المسمى في مجالات مثل العلوم الطبية.
بالتأكيد، أنصح بشدة كل من يرغب في فهم التعلم العميق والانغماس فيه، بالالتحاق بهذه الدورة. ستمنحك المعرفة والأدوات اللازمة لمواجهة تحديات أصبحت أكثر أهمية في المستقبل.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/introduction-to-deep-learning-boulder